Réussir une POC en data science #Innovationetdata

L’innovation en data science passe souvent par des Proofs of Concept (POC ou preuves de concept en français). De quoi tester l’efficience d’une solution via une réalisation expérimentale, tant du point de vue technique que fonctionnel. Mais de l’innovation à […]

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1000Mercis : des experts data du marketing #Recrutement

Parlez-nous de 1000mercis ? Nous sommes une agence de datamarketing créée en 2000, très orientée tech et data. Entre 20 et 30 % de notre chiffre d’affaires est réalisé à l’international, dans plus de 50 pays. Nous sommes environ 500 personnes aujourd’hui, […]

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Faut-il un datalab pour innover dans la data ? #Innovationetdata La création de labs, structures dédiées à l’innovation, est à la mode depuis quelques années. La data science, en ce qu’elle porte de disruptif, d’interdisciplinaire et de véloce, est un domaine d’innovation où ces nouvelles façons de travailler semblent particulièrement [...] Partager
Charline Fraioli : On n’a pas forcément besoin d’être ingénieur ! #Portraitdedatascientist

Charline Fraioli a découvert la science des données tardivement, au cours de son master en finance. Piquée d’intérêt, elle a approfondi ses connaissances via un mastère spécialisé avant de rejoindre l’équipe de data scientists de la BNP Paribas. Son parcours, […]

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DAP, la newsletter du Data Analytics Post Recevez deux fois par mois un éclairage sur les data science
Il est temps de repenser l’open data #Retourverslefutur

La Fondation internet nouvelle génération (FING), think tank de référence sur les transformations numériques, relance le débat sur les usages et les impacts des données ouvertes. Huit ans après les débuts de l’open data, elle propose de produire collectivement l’agenda […]

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SNCF : une variété de profils de data scientists #Recrutement

Quel type de data scientist recrutez-vous ? Notre spectre est très large : nous avons besoin de mathématiciens et d’informaticiens mais aussi de spécialistes de l’analyse et de l’ingénierie pour préparer ces données en amont des modélisations. Nous recrutons donc des experts […]

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Open Source : presque la norme de facto de la Data Science #Opensource

Plus que tout autre domaine d’applications, la Data Science est très majoritairement dominée par les technologies Open Source. Pour des raisons historiques, mais aussi d’évolution des modèles économiques. Comme un symbole. Voici tout juste trois ans, Google, qui avait jusqu’alors […]

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L’ouverture des modèles et des données a aussi ses travers ! #Opensource

Accéder aux codes source d’applications d’IA ne suffit plus à garantir les droits fondamentaux des utilisateurs. Des biais émanent des modèles algorithmiques, mais aussi des données. Et toute volonté d’ouvrir largement ces composants soulève des questions éthiques majeures. Fonder une […]

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Comment les entreprises apprivoisent l’Open Source #Opensource

Porté d’abord par des acteurs spécialisés, le modèle économique de l’Open Source a connu un coup d’accélérateur grâce aux géants du Net, notamment avec l’émergence du big data et de la data science. Ces grands groupes, pour attirer les compétences, […]

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Évaluer les intelligences artificielles #Paroleauxexperts

Auteurs : Guillaume Avrin, Agnès Delaborde, Olivier Galibert (Evaluation des systèmes d’intelligence artificielle, LNE) Contact : guillaume.avrin@lne.fr Le Laboratoire national de métrologie et d’essais (LNE) a été proposé comme organisme de référence pour évaluer les systèmes d’intelligence artificielle (IA) en France. […]

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